Extensões dos modelos defeituosos com fração de cura para dados financeiros, industriais e médicos

• Processo: 16/12796-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2016
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2017
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
• Pesquisador responsável: Francisco Louzada Neto
• Beneficiário: Ricardo Ferreira da Rocha
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
• Assunto(s): Análise de sobrevivência
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Sobrevivência | Distribuição Gompertz | Distribuição inversa Gaussiana | Famílias extendidas de distribuições | Fração de cura | Modelos Defeituosos | Sobreviventes de longa duração | Análise de Sobrevivência

Resumo

A modelagem de frações de cura em estudos de dados de sobrevivência forma atualmente um campo importante da área e tem atraído bastante à atenção de pesquisadores. A literatura sobre modelos de longa duração é vasta e possui diversas abordagens diferentes em como estimar as quantidades de interesse. Uma maneira de modelar taxas de cura é por meio de distribuições defeituosas. Essas distribuições têm a vantagem de estimar uma fração de cura sem a adição de quaisquer parâmetros adicionais em um modelo preexistente, como acontece na maioria dos casos da literatura, e também não requer qualquer suposição da existência da fração de cura antes da modelagem. Uma distribuição é defeituosa quando a integral da sua função de densidade toma valores no intervalo (0,1), quando o domínio original dos seus parâmetros é alterado. Existem apenas algumas distribuições com essa característica na literatura. O objetivo desse projeto de pós-doutoramento é estender os modelos de fração de cura através de distribuições defeituosas e explorar as questões computacionais em relação a sua implementação em dados financeiros, industriais e médicos. Este projeto é baseado em cinco subprojetos: uma abordagem bayesiana para modelos de fração de cura defeituosos, uma comparação das abordagens paramétricas para modelar dados na presença de uma taxa de cura, o desenvolvimento de um modelo defeituoso de fração de cura com termo de fragilidade, o desenvolvimento de um pacote computacional em R com funções de interesse relacionadas aos modelos defeituosos e a proposta de um modelo de regressão para a fração de cura inflado de zeros, com base numa distribuição defeituosa. (AU)